当项目中存在一些大型编译项目时,由于机器性能不足,导致研发花费大量时间等待构建,浪费生命,本文带你了解 DeepFlow 如何使用阿里云 ECI Spot 弹性实例打造低成本高性能无限并发的 Gitlab Runner。
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0x0: 背景
一般使用 Gitlab CI 都是创建一台虚拟机,注册为 Gitlab Runner。我们项目中的 deepflow-agent 使用 Rust 编写,对编译机性能要求非常高,在多人同时提交代码时虚拟机经常卡顿,造成所有开发等待编译,浪费时间浪费生命。
发现这个问题后,我们开始寻找新的 CI 构建方案,最终采用了阿里云 ACK + ECI + Spot 实例
的方式,实现低成本高性能无限资源池的 Gitlab Runner。
在我们内部企业版 deepflow-agent 及 deepflow-server 项目的 CI 中,半年时间构建了 6531 次 Pipeline,可以看到 8 月份总计跑了 1176 次 CI,单月 ECI 成本为 130.31 元,对比原来需要给 Rust 编译准备一台 32C64G 包月计费虚拟机(ecs.c7.8xlarge),成本下降到了 1/20
。
CI/CD 构建次数:
CI构建记录分析
ECI 成本分析:
ECI成本分析
原单台虚拟机成本:
虚拟机成本
0x1: 阿里云 ECI 基本概念
通过基础设施集群中的虚拟节点,在阿里云的超大资源池中直接创建 Pod 资源,Kubernetes 不再需要直接负责单个 Pod 的放置、启动等工作,也不再需要关心底层虚拟机的资源情况,无需自行准备计算节点。通常用于高性能计算,离线备份计算,CI 等临时需要高规格资源场景。
限制:基于 Kubernetes 社区的 Virtual Kubelet 技术,ECI 通过虚拟节点与 Kubernetes 实现无缝对接,因此 ECI 实例并不会运行在一个集中式的真实节点上,而是打散分布在整个阿里云的资源池中。基于公有云的安全性和虚拟节点本身带来的限制,ECI 目前还不支持 Kubernetes 中 HostPath、DaemonSet 等功能。
阿里云上有两种 K8s 集群类型,ASK 及 ACK:
- ASK:该集群中创建的所有 Pod 直接使用 ECI 调度
- ACK:部署虚拟节点,通过添加特定 Label 调度 Pod 到 ECI
阿里云 ASK、ACK 对比
ACK 使用 ECI 调度:由于我们本身基础架构使用的阿里云 ACK 集群,固选择在 ACK 中部署虚拟节点的方式使用 ECI,使用流程:
- 部署虚拟节点
- 调度Pod到虚拟节点
ACK + ECI 混合集群
部署虚拟节点
简单测试一下创建 ECI 实例:
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kubectl run deepflow-test --image ubuntu:latest -l alibabacloud.com/eci=true --annotations=k8s.aliyun.com/eci-use-specs="2-4Gi" -n dev-ci-cd |
实例资源配置:可选择多种方式创建实例:
- 指定 vCPU 和内存,会自动匹配对应的 ECS 资源规格
- 指定 ECS 规格,可选择计算型,内存型,高主频等规格
- 创建 GPU 实例,可选择带 GPU 类型
- 创建 AMD 实例,可选择处理器为 AMD EPYCTM ROME 的实例
Spot 抢占式实例:一种价格极低的抢占式实例,价格非常便宜但不保证长时间的可用性,适合临时测试业务或 CI 使用。按秒计费,计费规则为每小时价格/3600秒。
常用规格参考
规格 | 大小 | 原价格/小时 | spot 价格/小时 |
---|---|---|---|
ecs.c5.large | 2C4G | 0.62 | 0.062 |
ecs.c6.large | 2C4G | 0.39 | 0.078 |
ecs.g6.2xlarge | 8C32G | 2.0 | 0.4-0.84 |
ecs.g6.4xlarge | 16C64G | 4.0 | 0.8-1.44-4.0 |
annotations 参考
可使用 kubernetes 中 pod annotations 调整 ECI 参数,其中 ECI 支持的所有 Annotation,详细说明参考官方文档: ECI Pod Annotation
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annotations: k8s.aliyun.com/eci-use-specs : "ecs.c5.large" # 根据需要替换ECS实例规格 k8s.aliyun.com/eci-spot-strategy: "SpotWithPriceLimit" # 采用自定义设置价格上限的策略或 SpotAsPriceGo 系统自动出价,跟随当前市场实际价格。 k8s.aliyun.com/eci-spot-price-limit: "0.250" # 设置每小时价格上限 k8s.aliyun.com/eci-spot-duration: "2" # 设置保护期 |
查询当前 spot 实例价格
两种方式,命令行工具或 API 查询,推荐 cli 工具,具体参数详见阿里云cli工具使用说明
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# aliyun-cli aliyun ecs DescribeSpotPriceHistory --InstanceType=ecs.c5.large --NetworkType=vpc --output cols=InstanceTypeOriginPrice,SpotPrice,ZoneId rows=SpotPrices.SpotPriceType[] ## 注意:zsh shell 中 [] 需要用 \ 转义,e.g. \[\] |
也可使用 API 方式
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# API 文档 https://next.api.aliyun.com/api/Ecs/2014-05-26/DescribeSpotPriceHistory?lang=GO¶ms{%22NetworkType%22:%22vpc%22,%22ZoneId%22:%22cn-beijing-h%22,%22RegionId%22:%22cn-beijing%22%22InstanceType%22:%22ecs.c5.large%22}&tab=DEMO |
0x2: Gitlab CI 配置
第一步 创建命名空间
创建命名空间 dev-eci
,并打上 alibabacloud.com/eci=true
LABEL,在此命名空间下创建的 Pod 将默认调度至 ECI 虚拟节点。
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kubectl create ns dev-eci kubectl label ns dev-eci alibabacloud.com/eci=true |
第二步 注册 Kubernetes 类型 Runner
我们在 dev-eci
命名空间下注册一个名为 kubernetes-eci 的 Runner, 使用该 runner 的 CI 将自动在 dev-eci
命名空间使用 ECI 创建 CI POD。详细说明可查看官方文档 The Kubernetes executor for GitLab Runner
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helm repo add gitlab https://charts.gitlab.io # For Helm 3 helm install --namespace dev-eci gitlab-runner -f values-custom.yaml gitlab/gitlab-runner # 按提示输入 gitlab url 及 token |
values-custom.yaml 自定义配置参考
- 指定 namespace
- 如果访问 gitlab 官方仓库网络不好,可以将 gitlab-runner-helper:x86_64-f761588f 镜像传到国内公网仓库
- 指定 pod_annotations_overwrite_allowed ,方可在 ci 中通过变量控制 ECI 实例参数,详细注解列表可参考 Overwriting pod annotations
- 指定挂载 pvc(所有 CI Pod 可共享该目录,可以用来放置缓存目录)
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# values-custom.yaml runners: # runner configuration, where the multi line strings is evaluated as # template so you can specify helm values inside of it. # # tpl: https://helm.sh/docs/howto/charts_tips_and_tricks/#using-the-tpl-function # runner configuration: https://docs.gitlab.com/runner/configuration/advanced-configuration.html [[runners]] [runners.kubernetes] namespace = "dev-eci" image = "ubuntu:16.04" ## 可选,如果网络无法拉取官方镜像,可自行同步至内网仓库 # helper_image = "dfcloud-image-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/deepflowcloud/gitlab-runner-helper:x86_64-f761588f" pod_annotations = "" pod_annotations_overwrite_allowed = "k8s.aliyun.com.*" poll_timeout = 3600 privileged = false ## 可选 [[runners.kubernetes.volumes.pvc]] name = "rust-cache" mount_path = "/root/.cache/" |
Gitlab-Runner
第三步 配置 Gitlab CI
有关 ECI 与 Gitab CI 的结合,没有太多网络资料参考,如有疑问可扫描下方二维码加入 DeepFlow 开源交流群共同交流。
以构建 deepflow-agent-x86 为例,参考 CI 配置如下:
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# .gitlab-ci.yml .common_rules: ci_script: - changes: - .gitlab-ci.yml agent_verify_rules: - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "merge_request_event" changes: - agent/**/* - if: '$CI_COMMIT_BRANCH && $CI_OPEN_MERGE_REQUESTS' when: never agent_package_rules: - if: $CI_COMMIT_BRANCH =~ /^feature-/ || $CI_COMMIT_REF_NAME == "main" changes: - agent/**/* - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "schedule" variables: ALIYUN_REGISTRY: 镜像仓库地址 DEPLOY_IMAGE: 镜像仓库地址/deepflow-agent GO_IMAGE: 镜像仓库地址/golang:1.18.0-protobuf-3.6.1-tmpl-docker-0.7 RUST_IMAGE: 镜像仓库地址/public/rust-build:1.14 # 可指定多个实例类型,至多 5 个。 KUBERNETES_POD_ANNOTATIONS_1: "k8s.aliyun.com/eci-use-specs=ecs.c6.2xlarge,ecs.c5.2xlarge,ecs.c7.3xlarge,ecs.g6.2xlarge,ecs.c6e.2xlarge" # 配置 Spot 实例保护期为一小时,防止 CI 运行时突然中断。超过2小时将只能使用部分指定机型,详情看文档。 # https://help.aliyun.com/document_detail/451259.html KUBERNETES_POD_ANNOTATIONS_2: "k8s.aliyun.com/eci-spot-duration=1" # 配置 Spot 实例自动出价,跟随当前市场实际价格。 KUBERNETES_POD_ANNOTATIONS_3: "k8s.aliyun.com/eci-spot-strategy=SpotAsPriceGo" # 启用镜像缓存,加速镜像拉取速度。 KUBERNETES_POD_ANNOTATIONS_4: "k8s.aliyun.com/eci-image-cache=true" # 是否开启镜像缓存复用。开启后,新创建的镜像缓存可以复用已有镜像缓存的镜像层,加快镜像缓存的制作速度。 # https://help.aliyun.com/document_detail/311475.html?spm=a2c4g.11186623.0.0.24ba9f3c6sFiO6 KUBERNETES_POD_ANNOTATIONS_5: "k8s.aliyun.com/imc-enable-reuse=true" # [可选]镜像缓存时间,过期自动删除,超过1G的镜像尽量不删除,不然每次拉取很慢。 # KUBERNETES_POD_ANNOTATIONS_7: "k8s.aliyun.com/imc-retention-days=7" stages: - verify - build_agent - package verify-agent-x64: stage: verify retry: 1 tags: - kubernetes-eci image: $RUST_IMAGE script: - source /opt/rh/devtoolset-8/enable - cd agent - cargo check - cargo fmt --all -- --check rules: - !reference [.common_rules, ci_script] - !reference [.common_rules, agent_verify_rules] binary-agent-x64: stage: build_agent tags: - kubernetes-eci image: $RUST_IMAGE timeout: 30 minutes script: - cd agent - cargo build --release --target=x86_64-unknown-linux-musl - cargo build --release --bin deepflow-agent-ctl --target=x86_64-unknown-linux-musl - ls -alh target/x86_64-unknown-linux-musl/release - mkdir -p x86_64/output - cp target/x86_64-unknown-linux-musl/release/{deepflow-agent,deepflow-agent-ctl} x86_64/output/ - DEP_PATH=$(cargo metadata | jq -r '.packages[] | select(.name=="deepflow-agent" and .source!=null) | .manifest_path' | xargs -i dirname {}) - cp $DEP_PATH/src/ebpf/{libtrace.a,deepflow-ebpfctl} x86_64/output/ rules: - !reference [.common_rules, ci_script] - !reference [.common_rules, agent_package_rules] artifacts: paths: - agent/x86_64/output/deepflow-agent - agent/x86_64/output/deepflow-agent-ctl - agent/x86_64/output/libtrace.a - agent/x86_64/output/deepflow-ebpfctl docker-agent-x64: stage: package tags: - rust script: - cd agent - cp x86_64/output/{deepflow-agent,deepflow-agent-ctl,deepflow-ebpfctl} docker/ - cd docker # e.g. deepflow-agnet:latest - docker build --pull -t $DEPLOY_IMAGE:latest . - docker push $DEPLOY_IMAGE:latest rules: - !reference [.common_rules, ci_script] - !reference [.common_rules, agent_package_rules] |
第四步 Push 代码
此时已完成 Runner 注册,可提交代码触发 CI Pipeline,查看 CI 执行流程。
build-agent-ci
0x4: 遇到的问题
spot 实例资源不足导致无法启动
阿里云当前可用区的 Spot 资源不足,导致无法启动实例
资源不足
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14:51 Message: The instanceTypes are out of usage.. We recommend that you use the create multi-zone function to avoid insufficient inventory. For more information, see https://help.aliyun.com/document_detail/157290.html ... |
解决办法
- 通过增加交换机的方式增加可用区,详细说明参考官方文档:配置 ECI Profile 中的 vSwitchIds
- 调整实例规格类型,使用剩余资源较多的类型,详细说明参考官方文档:优化库存之多可用区多规格创建 Pod
0x5: 使用 ECI 后的改变
目前我们 DeepFlow 的主要 CI 都已切换到 ECI 的 Runner 上,达到了之前所有的预期:
- 性能:每人每次 Push 后都将独立使用一台高性能机器编译,无需等待他人,不受其他编译任务影响
- 成本:对比原来需要给 Rust 编译准备一台 32C64G 包月计费虚拟机(ecs.c7.8xlarge),成本仅为虚拟机的 1/20,极大的降低了成本
- 灵活性:可将任意 CI 或负载弹性扩容至 ECI 集群
- 实例维护成本:无任何维护成本,无需维护虚拟机
0x6: 什么是 DeepFlow
DeepFlow 是一款开源的高度自动化的可观测性平台,是为云原生应用开发者建设可观测性能力而量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。DeepFlow 使用 eBPF、WASM、OpenTelemetry 等新技术,创新的实现了 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 等核心机制,帮助开发者提升埋点插码的自动化水平,降低可观测性平台的运维复杂度。利用 DeepFlow 的可编程能力和开放接口,开发者可以快速将其融入到自己的可观测性技术栈中。
GitHub 地址:https://github.com/deepflowys/deepflow
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